Previsão Meteorológica de abril a junho 2023

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Previsão Multi-Modelo C3S - Copernicus

Previsão para abril, maio e junho de 2023

Data de Referência: 01/03/2023

Conteúdo:

02 – Abril, maio e junho

03 – Como Interpretar

Resumo:

Na precipitação total mensal, não existe sinal significativo na anomalia mensal da precipitação sobre o Portugal Continental Madeira e Açores no período abrangido pela previsão

Na temperatura média mensal do ar, prevê-se anomalia positiva sobre todo o território de Portugal continental, para os meses de maio (0.25 a 0.5°C) e junho (0.25 a 1.0°C). No mês de abril a anomalia positiva restringe-se à faixa costeira sul (0.25 a 0.5°C) não existindo sinal para o resto do território.

Sobre a Madeira e Açores prevê-se anomalia positiva (0.25 a 0.5°C) para os 3 meses abrangidos pela previsão com a exceção do Grupo Oriental dos Açores que não apresenta sinal no mês de abril

Produzido por:

Instituto Português do Mar e da Atmosfera, I.P., com base nas previsões do ECMWF.

Disponível em: www.ipma.pt

A previsão mensal é baseada nas anomalias mensais.

A sua utilização deve ser feita com reservas declinando o IPMA quaisquer responsabilidades que resultem da sua utilização sem atender a estas reservas

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Mar
Atmosfera, I.P. Rua C - Aeroporto de Lisboa 1749-077 Lisboa, Portugal 1 | 3 www.ipma.pt info@ipma.pt Tel: (+351) 21 844 70 00 Fax: (+351) 21 840 23 70
Português do
e da

Sem sinal significativo sobre Portugal continental, Madeira e Açores.

Anomaliapositiva, 0.25 a 0.5°C sobre a faixa costeira Sul de Portugal Continental, Madeira e Grupos Oriental e Central dos Açores.

MAIO

Sem sinal significativo sobre Portugal continental, Madeira e Açores.

Anomalia positiva, 0.25 a 0.5°C sobre Portugal Continental, Madeira e Açores.

JUNHO

Sem sinal significativo sobre Portugal continental, Madeira e Açores.

Anomalia positiva, 0.25 a 1.0°C sobre Portugal Continental e 0.25 a 0.5°C sobre a Madeira e Açores.

Instituto Português
Mar
Atmosfera,
Rua C - Aeroporto de Lisboa 1749-077 Lisboa, Portugal 2 | 3 www.ipma.pt Info@ipma.pt Tel: (+351) 21 844 70 00 Fax: (+351) 21 840 23 70 ABRIL
do
e da
I.P.

Como interpretar:

O boletim de previsão sazonal baseia-se, a partir de Outubro de 2019 e em substituição do sistema de previsão EUROSIP, nas previsões multi-modelo disponibilizadas pelo Copernicus Climate Change Service (C3S). A previsão sazonal do C3S é atualizada mensalmente, ao dia 14, e cobre os 6 meses seguintes dos quais apenas os primeiros 3 são avaliados neste boletim. Os valores médios mensais no ensemble dos vários modelos são calculados no IPMA e elaboradas as cartas correspondentes.

A previsão sazonal do C3S, da mesma forma que a previsão EUROSIP, é uma previsão de ensemble implementada pelo European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) que combina as contribuições de vários serviços meteorológicos de referência, no caso do C3S: O ECMWF, o serviço meteorológico inglês (Met Office), o serviço meteorológico francês (Météo-France), o serviço meteorológico alemão (DWD), o Euro-Mediterranean Center on Climate Change (CMCC) e o serviço meteorológico norte-americano (NCEP).

A criação de um sistema de previsão multi-modelo justifica-se pelos resultados da investigação nesta área que mostraram que combinando os resultados de vários modelos é possível obter uma previsão mais consistente e de maior confiança.

A razão fundamental para os bons resultados da abordagem multi-modelo, em comparação com os resultados obtidos individualmente por vários modelos, prende-se com o facto de todos os modelos possuírem erros com amplitude suficiente para que não exista uma degradação significativa das previsões quando integrados à escala sazonal.

Comparando com a previsão a médio-prazo a amplitude dos sinais previstos é, para as previsões sazonais, muito inferior e o intervalo temporal sobre o qual se acumulam os erros é muito superior. Apesar dos erros existentes em todos os modelos, a sua amplitude e o seu impacto numa dada previsão é diferente de modelo para modelo. Ao se efectuarem médias sobre um determinado número de modelos pode-se assim eliminar uma parte significativa do erro obtendo melhores previsões. Esta solução, apesar de útil, não é, no entanto, totalmente eficaz uma vez que alguns erros são comuns a vários modelos.

Para mais informação consultar:

https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/Seasonal+forecasts+and+the+Copernicus+Climate+Change+S ervice

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